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Analisi del dominio: i sistemi per la localizzazione Obiettivi Definizione e implementazione del framework Test e risultati sperimentali Conclusioni e.

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2 Analisi del dominio: i sistemi per la localizzazione Obiettivi Definizione e implementazione del framework Test e risultati sperimentali Conclusioni e sviluppi futuri Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

3 Dominio Obiettivi Framework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Tecniche di localizzazione –Triangolazione –Analisi della scena –Prossimità Proprietà dei sistemi –Accuratezza e precisione –Costo –Posizioni fisiche Vs simboliche –Posizioni assolute Vs relative –Limiti

4 Dominio Obiettivi Framework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione GP S Satellite- based Wireless Network- based WiFi Inerzial i GSM Infrastruttura esistente Infrastruttur a ad-hoc ultrasuon i IR UWB

5 Dominio Obiettivi Framework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Il GPS è globalmente diffuso ma non funziona “indoor” non esiste uno standard Soluzioni ad-hoc per ogni specifico problema scarsa omogeneità e portabilità Obiettivo: massima precisione/accuratezza talvolta non sono necessarie

6 DominioObiettivi Framework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Definizione di un framework che: –Modelli le interrogazioni (query) di localizzazione –Modelli il generico sistema per la localizzazione Risoluzione delle query –Combinando diversi sistemi –Minimizzando il rapporto costo/efficacia

7 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Precisione ? 50%? 99%? Accuratezza ? 1 mt? 1000 mt? Dominio? Coordinate fisiche? Stanze di un palazzo?

8 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Input: –Dati di input generici per la localizzazione –Insieme delle risposte (posizioni) Output: –Distribuzione di probabilità sull’insieme delle risposte Proprietà: –Costo –q-Selettività: probabilità di risolvere una certa query q Componente input

9 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Sottoinsieme delle risposte A’ accuratezza = | A’ | precisione = (somma) ddp Insieme delle risposte A Probabilità p AtrioCorridoio Ufficio 1 Bagno Ufficio 2... Query q dominio = A accuratezza = a q precisione = p q Query soddisfatta se: a q ≥ | A’ | p q ≤ (somma)

10 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Se un solo componente non basta? In serie (pipeline): –Miglioramenti della medesima tecnologia In parallelo: –Tecnologie indipendenti Component e ddp

11 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Approccio Bayesiano indipendente Singoli component i Aggregato Esempio: Componenti concordi Componenti discordi

12 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Problema: data una query, quali componenti è meglio valutare per minimizzare i costi? Algoritmo di pianificazione 1.Generare una rete degli stati

13 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione 2.Marcare gli archi con i costi condizionali 3.Usare l’algoritmo di Dijkstra per trovare il cammino di costo minimo VkVk VlVl Probabilità che allo stato V k la query non sia ancora risolta (selettività) × Costo del componente valutato allo stato V l C k,l

14 Dominio ObiettiviFramework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Come aggregare risposte di diversi domini? Il traduttore è un particolare tipo di componente che accetta ddp in input l’algoritmo di pianificazione resta valido (con qualche lieve modifica) Traduttore Insieme AInsieme B

15 Dominio Obiettivi FrameworkTest Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Component e Fingerprints database Snapshot receiver Snapshot sender Linux Wireless Tools Mobile device driver UDP ddp ClientServer Tecnica utilizzata: Wi-Fi fingerprinting Algoritmi: Nearest neighbor dist. Hamming dist. Euclidea Reti neurali Inferenza Bayesiana

16 Dominio Obiettivi FrameworkTest Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione

17 Dominio Obiettivi FrameworkTest Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Wi-Fi nearest neighbor con distanza di Hamming Wi-Fi nearest neighbor con distanza Euclidea Stima delle selettività

18 Dominio Obiettivi Framework Test Conclusio ni Stefano Bonetti – Framework per la valutazione progressiva di interrogazioni di localizzazione Contributi: –Formalizzazione di un metodo per integrare diverse tecnologie per la localizzazione Applicabilità ad altri domini (riconoscimento vocale/facciale) –Definizione di un algoritmo per la valutazione di query con requisiti di precisione/accuratezza –Implementazione di componenti di test basati su WiFi e reti di sensori Sviluppi futuri: –Implementazione di nuovi componenti per sfruttare le capacità dell’algoritmo


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